(1) 复杂环境适应性

• 非结构化地形：尽管机械狗在实验室或特定场景（如平坦路面、预设障碍）中表现优异，但在地震废墟、沼泽、雪地等极端环境下，其运动稳定性仍不足。

• 动态障碍物：MIT的机器狗在足球守门实验中拦截率高达87.5%，但面对突然移动的物体（如人类、车辆）时，实时避障能力仍有提升空间。

• 极端天气：雨水、沙尘、低温等可能影响传感器（如LiDAR、摄像头）的可靠性。

(2) 感知与决策瓶颈

• AI理解能力有限：宇树机器狗在家庭场景中常因复杂指令（如“把茶几上的水杯往左挪”）或动态环境调整（如家具移动）而执行错误。

• 计算延迟：高速运动（如10m/s的“黑豹”）要求毫秒级决策，但SLAM建图和路径规划算法可能因计算负载过高导致延迟。

(3) 能源与续航

• 锂电池续航短：多数机械狗（如宇树Go2）续航仅1-2小时，难以满足全天候巡检需求。

• 氢燃料电池成本高：尽管国内首款氢动力机械狗续航提升至4小时，但储氢瓶更换和安全性问题尚未完全解决。

商业化与成本挑战

(1) 高昂的制造成本

• 核心部件依赖进口：高精度伺服电机、力传感器等关键部件仍被日德企业垄断，国产化率低导致成本居高不下。

• 研发投入大：波士顿动力Spot售价7.45万美元，宇树B2-W虽降价至约2万美元，但对普通消费者仍属高价。

(2) 应用场景受限

• 工业场景为主：云深处“绝影”系列在电力巡检市占率85%，但家庭、医疗等消费级市场尚未突破。

• 替代性竞争：轮式/履带机器人在平坦场景成本更低，机械狗需证明其独特价值。

• 机器狗在真实场景中需应对跨楼层、上下楼梯、碎石地、斜坡等非结构化地形，这对三维空间感知与路径规划提出极高要求。当前主流的二维导航系统无法精准处理垂直方向位移，而三维SLAM技术虽能构建环境点云地图，但在楼梯转角、陡坡等场景仍存在高度轴定位漂移问题。
• 此外，不平坦地面导致机器狗运动姿态频繁变化，需融合IMU、激光雷达等多传感器数据实时校正，技术复杂度远超平坦环境。

• 传统工业机器人依赖预设路径，而且多是静态环境。而机器狗需在动态开放环境（如工业园区、仓库、灾害救援现场等）中处理突发障碍物。例如，公共场所需规避行人、宠物等移动目标。
• 建图后环境也可能发生变化，机器狗需要加载预先建立的地图后在规划好的路径行走时及时感知变化的环境，躲避障碍物，并重新进行路线规划。

• 自主导航需整合激光雷达、惯导、视觉相机、RTK定位等多源数据，并且和机器狗本体进行完美融合和流畅的配合，硬件整合和算法融合仍是难点。例如，上下楼梯时需通过激光雷达器判断台阶高度和可行使区域。

 行业级自主系统方案稀缺

• 业内（比如工业巡检、高危环境作业等）场景缺乏定制化解决方案。例如，电力巡检需跨楼层连续作业，现有产品依赖人工标注地图且无法自动更新（如跨楼层导航需手动触发状态切换）；
• 目前缺乏能适配多地形、多任务的自主导航系统。即便有相关企业，也多采用封闭开发模式，不提供面向研发团队的二次开发能力。
  
  

机器狗实现自主SLAM导航

全场景建图与定位

• 机器狗可实时构建高精度三维地图
• 室内外环境无缝切换，暗光、强光环境均稳定运行。
• 结合激光雷达、IMU、摄像头与RTK多传感器融合SLAM技术，定位精度达厘米级
• 支持预加载地图快速重定位
• 支持跨楼层导航。

智能路径规划与动态避障

• 全局路径规划算法支持一键设定多目标点，
• 动态避障响应速度快，
• 草地、斜坡、碎石、楼梯等复杂地形轻松驾驭。，
• 灵活适应仓库、工厂、园区等多样化场景。